論文の概要: FedMADE: Robust Federated Learning for Intrusion Detection in IoT Networks Using a Dynamic Aggregation Method
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07152v1
- Date: Tue, 13 Aug 2024 18:42:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-15 14:55:43.264683
- Title: FedMADE: Robust Federated Learning for Intrusion Detection in IoT Networks Using a Dynamic Aggregation Method
- Title（参考訳）: FedMADE: 動的集約法を用いたIoTネットワークの侵入検出のためのロバストなフェデレーション学習
- Authors: Shihua Sun, Pragya Sharma, Kenechukwu Nwodo, Angelos Stavrou, Haining Wang,
- Abstract要約: さまざまな分野にわたるIoT(Internet of Things)デバイスは、深刻なネットワークセキュリティ上の懸念をエスカレートしている。
サイバー攻撃分類のための従来の機械学習(ML)ベースの侵入検知システム(IDS)は、IoTデバイスからトラフィック分析のための集中サーバへのデータ送信を必要とし、深刻なプライバシー上の懸念を引き起こす。
我々はFedMADEという新しい動的アグリゲーション手法を紹介した。この手法はデバイスをトラフィックパターンによってクラスタリングし、その全体的なパフォーマンスに対する貢献に基づいてローカルモデルを集約する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.842334649864372
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid proliferation of Internet of Things (IoT) devices across multiple sectors has escalated serious network security concerns. This has prompted ongoing research in Machine Learning (ML)-based Intrusion Detection Systems (IDSs) for cyber-attack classification. Traditional ML models require data transmission from IoT devices to a centralized server for traffic analysis, raising severe privacy concerns. To address this issue, researchers have studied Federated Learning (FL)-based IDSs that train models across IoT devices while keeping their data localized. However, the heterogeneity of data, stemming from distinct vulnerabilities of devices and complexity of attack vectors, poses a significant challenge to the effectiveness of FL models. While current research focuses on adapting various ML models within the FL framework, they fail to effectively address the issue of attack class imbalance among devices, which significantly degrades the classification accuracy of minority attacks. To overcome this challenge, we introduce FedMADE, a novel dynamic aggregation method, which clusters devices by their traffic patterns and aggregates local models based on their contributions towards overall performance. We evaluate FedMADE against other FL algorithms designed for non-IID data and observe up to 71.07% improvement in minority attack classification accuracy. We further show that FedMADE is robust to poisoning attacks and incurs only a 4.7% (5.03 seconds) latency overhead in each communication round compared to FedAvg, without increasing the computational load of IoT devices.
- Abstract（参考訳）: 複数のセクターでIoT(Internet of Things)デバイスが急速に普及し、ネットワークセキュリティの深刻な懸念が高まっている。
これにより、サイバー攻撃分類のための機械学習(ML)ベースの侵入検知システム(IDS)の研究が進行中である。
従来のMLモデルは、トラフィック分析のためにIoTデバイスから集中型サーバへのデータ転送を必要とし、プライバシー上の深刻な懸念を生じさせる。
この問題に対処するために、研究者は、データをローカライズしながらIoTデバイス間でモデルをトレーニングするフェデレートラーニング(FL)ベースのIDSを研究した。
しかし、デバイス固有の脆弱性と攻撃ベクトルの複雑さから生まれたデータの異質性は、FLモデルの有効性に重大な課題をもたらす。
現在の研究は、FLフレームワーク内で様々なMLモデルを適用することに焦点を当てているが、デバイス間の攻撃クラス不均衡の問題に効果的に対処できず、マイノリティアタックの分類精度を著しく低下させる。
この課題を克服するため、FedMADEは、トラフィックパターンによってデバイスをクラスタリングし、全体的なパフォーマンスへの貢献に基づいてローカルモデルを集約する、新しい動的集約手法である。
我々は,非IIDデータ用に設計された他のFLアルゴリズムに対してFedMADEを評価し,マイノリティ攻撃分類精度を最大71.07%向上させた。
さらに、FedMADEは攻撃に対して堅牢であり、IoTデバイスの計算負荷を増大させることなく、各通信ラウンドでFedAvgと比較して4.7%(5.03秒)の遅延オーバーヘッドしか発生しないことを示す。
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